CN107730924A - 一种基于车流量大数据的红绿灯装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于车流量大数据的红绿灯装置，包括云服务器和四个红绿灯终端以及用于检测车流流量的检测摄像头，所述云服务器包括：无线模块；指令输出模块；大数据分析模块，耦接于无线模块。本发明的基于车流量大数据的红绿灯装置，通过云服务器和红绿灯终端以及检测摄像头的设置，便可以有效的实现利用车流大数据来改变红绿灯的显示时间，避免现有技术中因为突发情况导致的红绿灯的显示时间不正常使得路口堵车的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通信号，更具体的说是涉及一种基于车流量大数据的红绿灯装置。
背景技术
红绿灯是目前十字路口交通中最常用的交通管理设备，通过红绿灯的调控作用，使得需要通过十字路口的车辆按照一定的顺序依次通过，如此很好的避免了出现十字路口的时候，由于车辆大量汇集导致的车辆堵在十字路口上无法通行的问题。
现有的红绿灯都是通过一定时间后改变显示的颜色来进行对十字路口内的车辆进行调控，主要利用红灯停、绿灯行的原理，然而现有的红绿灯红灯亮灭时间和绿灯亮灭时间都是一定的，若需要改变的时候，就需要人手工去调控，而每个十字路口的车流量的每个时刻都不一样的，因而通过人随着车流量的变化进行实时调控，一方面调控结果不一定准确，另外一方面也会增加调控成本，因此现有技术中出现了一种利用摄像头实时监控十字路口的车流量，然后再根据车流量调整红绿灯亮灭时间，然而这种方式的红绿灯，虽然起到了一个实时调控时间的目的，但是十字路口车流量经常性会因为突发情况出现突变的情况，例如路口上发生车祸，如此便会导致该十字路口上的堵车车辆很多，而平常却没有如此多的堵车车辆，因此，假如采用上述红绿灯对于红绿灯的亮灭时间进行实时调整以后，那就会导致事故处理完成，后期路口正常通行之后，由于红绿灯时间不对导致的十字路口出现堵车的问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种能够基于车流量大数据来对红绿灯时间进行调控的红绿灯装置。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于车流量大数据的红绿灯装置，包括云服务器和四个红绿灯终端以及四个用于检测车流流量的检测摄像头，四个所述检测摄像头设置在四条道路上靠近十字路口的位置上，所述检测摄像头与云服务器耦接，以输出车流量数据到云服务器内，四个所述红绿灯终端分别对应四个道路设置在十字路口上，并与云服务器耦接，以接收云服务器输出的显示指令后进行红绿灯显示，所述云服务器包括：
无线模块，与检测摄像头通过无线通信连接，用以接收检测摄像头输出的车流量信号，并输出车流量数据；
指令输出模块，耦接于红绿灯终端，其内具有初始控制指令，用以发送控制指令至红绿灯终端，控制红绿灯终端的红绿灯的亮灭，其中发送的控制指令包括红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间和黄灯亮灭时间；
大数据分析模块，耦接于无线模块，用以接收无线模块输出的车流量数据，并对车流量数据进行分析计算得到分析计算结果，并根据分析计算结果得到控制指令，其中分析计算的步骤如下：
步骤一，提取出车流量数据内的单位时间、道路编号以及单位时间内所对应的通过车辆的辆数，并将每个单位时间与辆数一一对应制作成表格，同时按照道路编号进行分组；
步骤二，根据以下公式计算出每条道路对应的控制指令内的红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间；
Ta1＝Ta10-(a0-a)*t，Ta2＝Ta20+(a0-a)*t；
Tb1＝Tb10-(b0-b)*t，Tb2＝Tb20+(b0-b)*t；
Tc1＝Tc10-(c0-c)*t，Tc2＝Tc20+(c0-c)*t；
Td1＝Td10-(d0-d)*t，Td2＝Td20+(d0-d)*t；
其中，Ta1为编号为a道路的绿灯亮灭时间，Ta2为编号a道路的红灯亮灭时间，Ta10为初始设定的a道路的绿灯亮灭时间，Ta20为初始设定的a道路的红灯亮灭时间，a0为a道路初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，a为a道路的10分钟内的汽车平均辆数，t为设定的一辆汽车通过路口的平均时间，Tb1为编号为b道路的绿灯亮灭时间，Tb2为编号b道路的红灯亮灭时间，Tb10为初始设定的b道路的绿灯亮灭时间，Tb20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，b0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，b为b道路的10分钟内的汽车平均辆数，Tc1为编号为c道路的绿灯亮灭时间，Tc2为编号c道路的红灯亮灭时间，Tc10为初始设定的c道路的绿灯亮灭时间，Tc20为初始设定的c道路的红灯亮灭时间，c0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，c为c道路的10分钟内的汽车平均辆数，Td1为编号为d道路的绿灯亮灭时间，Td2为编号d道路的红灯亮灭时间，Td10为初始设定的d道路的绿灯亮灭时间，Td20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，d0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，d为d道路的10分钟内的汽车平均辆数。
作为本发明的进一步改进，所述红绿灯终端上设有测速摄像头，所述测速摄像头与大数据分析模块耦接，用以测量车辆通过十字路口平均速度，并根据平均速度计算出一辆汽车通过路口的平均时间，输入到大数据分析模块内更新大数据分析模块内的汽车通过路口的平均时间，其中计算公式如下：
t＝x/v；
其中，t为通过路口的平均时间，x为路口的距离，v为测速摄像头测量到的平均速度。
作为本发明的进一步改进，所述红绿灯终端包括支架和设置在支架上的显示板，所述支架包括主杆和支杆，所述测速摄像头设置在支杆上，所述主杆的下端与地面固定连接，上端与支杆的一端连接，所述支杆相对于主杆的另一端呈水平延伸设置在外部十字路口上方，所述显示板固定在支杆的侧面，所述支杆靠近显示板的位置上设有车辆高度测量摄像头，所述主杆上设有用于驱动支杆在主杆上上下升降的升降装置，所述高度测量摄像头耦接于大数据分析模块，用以输入汽车高度数据到大数据分析模块内，大数据分析模块内具有高度最高阈值和最低阈值，当输入的汽车高度数据大于或等于最高阈值时，大数据分析模块输出上升信号，当输入的汽车高度数据小于最低阈值时，大数据分析模块输出下降信号，所述升降装置与大数据分析模块耦接，用以接收大数据分析模块输出的上升信号和下降信号，进而驱动支杆在主杆上上下升降。
作为本发明的进一步改进，所述大数据分析模块内具有次数阈值，当大数据分析模块所接收到的高度数据大于最高阈值的次数或是小于最低阈值的次数超过次数阈值时，大数据分析模块输出上升信号或是下降信号。
作为本发明的进一步改进，所述升降装置包括升降块、升降电机以及设置在主杆上沿着主杆的长度方向延伸的升降滑轨，所述升降块可上下滑移的设置在升降滑轨上，所述支杆的端部固定到升降块上，所述升降电机设置在主杆的下端的位置上，其转轴上套接有链轮，所述主杆的上端可旋转的设有转向链轮，所述链轮上套有链条，该链条的一端与升降块的下侧面固定连接，另一端绕过转向链轮后与升降块上侧面固定连接，所述升降电机与大数据分析模块耦接，接收大数据分析模块输出的上升信号或下降信号，以驱动升降块上升或下降。
本发明的有益效果，通过检测摄像头的设置，就可以有效的实现一个实时检测道路上车流量的效果，而通过云服务器的设置，就可以有效的对检测到的车流量数据进行存储和分析，而通过指令输出模块的设置，就可以有效的实现发送信号给红绿灯终端，进而控制红绿灯终端的红灯亮灭时间和绿灯亮灭时间，而通过分析计算步骤中的步骤一的设置，便能够有效的实现将车流量数据进行分类保持，方便后期的分析计算，而通过步骤二的设置，便可以通过公式有效的计算出红灯的亮灭时间和绿灯亮灭时间，而由于计算公式在计算的过程中采用预先设置数值然后再进一步调整的方式，如此能够使得红绿灯终端先正常工作，然后再根据车流量情况进行调整，而计算公式中所采集的辆数和通过路口的时间均为平均数，因此便不会出现现有技术中实时检测流量然后实时调整导致的路口出现突发情况，而红绿灯被调整导致的路口车辆无法有效通信的问题，同时计算公式中采取了辆数乘以平均时间的方式获取最终的红灯亮灭时间和绿灯的亮灭时间，便可以保持经过调整后的红绿灯终端能够实现在单位时间内每个道路所对应的路口通过的车辆的辆数是相同的，如此很好的实现一个车辆有序通行的效果。
附图说明
图1为本发明的基于车流量大数据的红绿灯装置的模块框图；
图2为图1中红绿灯终端的整体结构图。
具体实施方式
下面将结合附图所给出的实施例对本发明做进一步的详述。
参照图1至2所示，本实施例的一种基于车流量大数据的红绿灯装置，包括云服务器1和四个红绿灯终端2以及四个用于检测车流流量的检测摄像头3，四个所述检测摄像头3设置在四条道路上靠近十字路口的位置上，所述检测摄像头3与云服务器1耦接，以输出车流量数据到云服务器1内，四个所述红绿灯终端2分别对应四个道路设置在十字路口上，并与云服务器1耦接，以接收云服务器1输出的显示指令后进行红绿灯显示，所述云服务器1包括：
无线模块11，与检测摄像头3通过无线通信连接，用以接收检测摄像头3输出的车流量信号，并输出车流量数据；
指令输出模块12，耦接于红绿灯终端2，其内具有初始控制指令，用以发送控制指令至红绿灯终端2，控制红绿灯终端2的红绿灯的亮灭，其中发送的控制指令包括红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间和黄灯亮灭时间；
大数据分析模块13，耦接于无线模块11，用以接收无线模块11输出的车流量数据，并对车流量数据进行分析计算得到分析计算结果，并根据分析计算结果得到控制指令，其中分析计算的步骤如下：
步骤一，提取出车流量数据内的单位时间、道路编号以及单位时间内所对应的通过车辆的辆数，并将每个单位时间与辆数一一对应制作成表格，同时按照道路编号进行分组；
步骤二，根据以下公式计算出每条道路对应的控制指令内的红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间；
Ta1＝Ta10-a0-a*t，Ta2＝Ta20+a0-a*t；
Tb1＝Tb10-b0-b*t，Tb2＝Tb20+b0-b*t；
Tc1＝Tc10-c0-c*t，Tc2＝Tc20+c0-c*t；
Td1＝Td10-d0-d*t，Td2＝Td20+d0-d*t；
其中，Ta1为编号为a道路的绿灯亮灭时间，Ta2为编号a道路的红灯亮灭时间，Ta10为初始设定的a道路的绿灯亮灭时间，Ta20为初始设定的a道路的红灯亮灭时间，a0为a道路初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，a为a道路的10分钟内的汽车平均辆数，t为设定的一辆汽车通过路口的平均时间，Tb1为编号为b道路的绿灯亮灭时间，Tb2为编号b道路的红灯亮灭时间，Tb10为初始设定的b道路的绿灯亮灭时间，Tb20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，b0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，b为b道路的10分钟内的汽车平均辆数，Tc1为编号为c道路的绿灯亮灭时间，Tc2为编号c道路的红灯亮灭时间，Tc10为初始设定的c道路的绿灯亮灭时间，Tc20为初始设定的c道路的红灯亮灭时间，c0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，c为c道路的10分钟内的汽车平均辆数，Td1为编号为d道路的绿灯亮灭时间，Td2为编号d道路的红灯亮灭时间，Td10为初始设定的d道路的绿灯亮灭时间，Td20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，d0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，d为d道路的10分钟内的汽车平均辆数，在使用本实施例中的红绿灯装置的过程中，只需要将四个红绿灯终端2分别一一对应的安装到十字路口相对于四条道路的位置上，然后将检测摄像头3安装到四条道路上，之后将检测摄像头3和红绿灯终端2均与云服务器1连接，如此就完成了本实施例中的红绿灯装置的安装，然后检测摄像头3就会工作，实时的检测四条道路上的通过车流量，然后传输到云服务器1内，之后经过云服务器1的分析计算后，输出调整后的红绿灯时间到红绿灯终端2内，如此完成红绿灯亮灭时间的调整，而在云服务器1分析计算的过程中，通过无线模块11的设置，便能够很好的接收车流量数据，而通过指令数据模块12的设置就能够很好的输出红绿灯亮灭时间指令给红绿灯终端2，进而控制红绿灯的亮灭时间，而通过大数据分析模块13的设置，便能够有效的完成对车流量数据进行分析计算获取红绿灯亮灭时间，其中本实施例的大数据分析模块13分析的过程中，首先经过步骤一将车流量数据进行有序保存以备后期的调用，然后通过步骤二按照公式计算，如此很好的完成根据车流量大数据进行分析计算获取红绿灯亮灭时间的效果，而在公式计算的过程中，采用的预先设置，然后在调整的方式，可以保证红绿灯终端2前期能够初步正常工作，之后由于计算所采取的数据都是平均值，因此可以有效的避免现有技术中因为突发情况导致的红绿灯时间调整过大以后导致路口堵车的问题，同时由于公式的计算过程只有加减乘运算，可以大大的节约大数据分析模块13的cPU资源，使得大数据分析模块13的分析计算更快，其中本实施例中所采用的检测摄像头3是现有技术中交通流量检测摄像头，因而不再赘述，至于无线模块11和指令输出模块12均采用现有的无线通信模块来实现，而大数据分析模块13则使用现有的Pc机，如此很好的实现一个数据的交互和分析计算。
作为改进的一种具体实施方式，所述红绿灯终端2上设有测速摄像头21，所述测速摄像头21与大数据分析模块13耦接，用以测量车辆通过十字路口平均速度，并根据平均速度计算出一辆汽车通过路口的平均时间，输入到大数据分析模块13内更新大数据分析模块13内的汽车通过路口的平均时间，其中计算公式如下：
t＝x/v；
其中，t为通过路口的平均时间，x为路口的距离，v为测速摄像头21测量到的平均速度，由于车辆每个时刻通过路口的平均时间都在变化，那么表现出来便是车辆通过路口的平均速度的变化，如此假如将平均时间采用确定的数值，那么在红绿灯的调控的过程中，就较容易出现最后调整出来的时间不太贴合实际的问题，而通过测速摄像头21的设置，便能够很好的实时检测车辆通过路口的平均速度，进而有效的调整平均时间，使得红绿灯调整后的时间能够更高的贴合实际的车辆通行情况，且整体公式结构简单，方便计算，也不会增加大数据分析模块13的计算量。
作为改进的一种具体实施方式，所述红绿灯终端2包括支架22和设置在支架22上的显示板23，所述支架22包括主杆221和支杆222，所述测速摄像头21设置在支杆222上，所述主杆221的下端与地面固定连接，上端与支杆222的一端连接，所述支杆222相对于主杆221的另一端呈水平延伸设置在外部十字路口上方，所述显示板23固定在支杆222的侧面，所述支杆222靠近显示板23的位置上设有车辆高度测量摄像头24，所述主杆221上设有用于驱动支杆222在主杆221上上下升降的升降装置25，所述高度测量摄像头24耦接于大数据分析模块13，用以输入汽车高度数据到大数据分析模块13内，大数据分析模块13内具有高度最高阈值和最低阈值，当输入的汽车高度数据大于或等于最高阈值时，大数据分析模块13输出上升信号，当输入的汽车高度数据小于最低阈值时，大数据分析模块13输出下降信号，所述升降装置25与大数据分析模块13耦接，用以接收大数据分析模块13输出的上升信号和下降信号，进而驱动支杆222在主杆221上上下升降，由于现有的车辆种类非常的多，因而各个车辆的高度基本都不会相同，因此在车辆到达路口的时候，假如前面一辆车的高度过高，那么就很容易出现后面的车辆无法看到红绿灯，如此在通行的过程中，就容易出现后面的车辆闯红灯导致的交通事故的发生，因而本实施例中采用高度测量摄像头24的设置，就可以有效的测量到达路口的车辆高度，假如判断此时的车辆高度超过最高阈值的时候，那么驱动装置25就会驱动支杆222上升，进而带动显示板23上升，使得显示板23的高度上升，如此后车就不会出现被挡住的问题，能够有效的看到红绿灯的情况，至于上升的高度可以通过内部设定，或是传感器的方式来确定，因此本实施例中不再赘述，而又由于一些车辆高度较低，因此假如此时的红绿灯的高度过高的话，那么就会导致车内人员无法很好的看到红绿灯，也会出现车辆闯红灯导致交通事故的发生，因此本实施例中的通过最低阈值的设置，就可以有效的在检测到车辆高度过低的时候，能够有效的将支杆222降下来，避免出现车辆高度过低无法看到红绿灯的问题。
作为改进的一种具体实施方式，所述大数据分析模块13内具有次数阈值，当大数据分析模块13所接收到的高度数据大于最高阈值的次数或是小于最低阈值的次数超过次数阈值时，大数据分析模块13输出上升信号或是下降信号，在支杆222升降的过程中，若是支杆222升降次数过于频繁，一方面会出现晃眼的问题，人们便无法很好的看到显示板23上的红绿灯，而且还会浪费过多的电能，因此本实施例中通过大数据分析模块13分析以后再驱动支杆222上下升降，如此很好的避免支杆222的升降过于频繁导致的晃眼而人们无法很好的看到显示板23上的红绿灯的问题。
作为改进的一种具体实施方式，所述升降装置25包括升降块251、升降电机252以及设置在主杆221上沿着主杆221的长度方向延伸的升降滑轨253，所述升降块251可上下滑移的设置在升降滑轨253上，所述支杆222的端部固定到升降块251上，所述升降电机252设置在主杆221的下端的位置上，其转轴上套接有链轮2521，所述主杆221的上端可旋转的设有转向链轮2211，所述链轮2521上套有链条，该链条的一端与升降块251的下侧面固定连接，另一端绕过转向链轮2211后与升降块251上侧面固定连接，所述升降电机252与大数据分析模块13耦接，接收大数据分析模块13输出的上升信号或下降信号，以驱动升降块251上升或下降，采用升降电机252作为动力源，就不会出现液压缸或是气缸需要液压源和气源的问题，而通过链轮2521和转向链轮2211以及链条来实现带动升降块251上下升降，一方面相比于丝杆升降方式，其整体结构简单，且所占用的空间小，另一方面相比于皮带的方式，不会出现因为支杆222和显示板23较重而出现打滑的问题，如此很好的实现了一个驱动支杆222上下升降的效果，且结构简单容易实现。
综上所述，本实施例的红绿灯装置，通过云服务器1和红绿灯终端2以及检测摄像头3的设置，就能够很好的实现一个检测车流量来调整红绿灯终端2红绿灯的显示时间的功能，进而避免现有技术中的红绿灯在出现突发情况的时候，红绿灯的时间被调整后，而无法复位导致路口堵车的问题。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于车流量大数据的红绿灯装置，其特征在于：包括云服务器(1)和四个红绿灯终端(2)以及四个用于检测车流流量的检测摄像头(3)，四个所述检测摄像头(3)设置在四条道路上靠近十字路口的位置上，所述检测摄像头(3)与云服务器(1)耦接，以输出车流量数据到云服务器(1)内，四个所述红绿灯终端(2)分别对应四个道路设置在十字路口上，并与云服务器(1)耦接，以接收云服务器(1)输出的显示指令后进行红绿灯显示，所述云服务器(1)包括：
无线模块(11)，与检测摄像头(3)通过无线通信连接，用以接收检测摄像头(3)输出的车流量信号，并输出车流量数据；
指令输出模块(12)，耦接于红绿灯终端(2)，其内具有初始控制指令，用以发送控制指令至红绿灯终端(2)，控制红绿灯终端(2)的红绿灯的亮灭，其中发送的控制指令包括红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间和黄灯亮灭时间；
大数据分析模块(13)，耦接于无线模块(11)，用以接收无线模块(11)输出的车流量数据，并对车流量数据进行分析计算得到分析计算结果，并根据分析计算结果得到控制指令，其中分析计算的步骤如下：
步骤一，提取出车流量数据内的单位时间、道路编号以及单位时间内所对应的通过车辆的辆数，并将每个单位时间与辆数一一对应制作成表格，同时按照道路编号进行分组；
步骤二，根据以下公式计算出每条道路对应的控制指令内的红灯亮灭时间、绿灯亮灭时间；
Ta1＝Ta10-(a0-a)*t，Ta2＝Ta20+(a0-a)*t；
Tb1＝Tb10-(b0-b)*t，Tb2＝Tb20+(b0-b)*t；
Tc1＝Tc10-(c0-c)*t，Tc2＝Tc20+(c0-c)*t；
Td1＝Td10-(d0-d)*t，Td2＝Td20+(d0-d)*t；
其中，Ta1为编号为a道路的绿灯亮灭时间，Ta2为编号a道路的红灯亮灭时间，Ta10为初始设定的a道路的绿灯亮灭时间，Ta20为初始设定的a道路的红灯亮灭时间，a0为a道路初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，a为a道路的10分钟内的汽车平均辆数，t为设定的一辆汽车通过路口的平均时间，Tb1为编号为b道路的绿灯亮灭时间，Tb2为编号b道路的红灯亮灭时间，Tb10为初始设定的b道路的绿灯亮灭时间，Tb20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，b0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，b为b道路的10分钟内的汽车平均辆数，Tc1为编号为c道路的绿灯亮灭时间，Tc2为编号c道路的红灯亮灭时间，Tc10为初始设定的c道路的绿灯亮灭时间，Tc20为初始设定的c道路的红灯亮灭时间，c0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，c为c道路的10分钟内的汽车平均辆数，Td1为编号为d道路的绿灯亮灭时间，Td2为编号d道路的红灯亮灭时间，Td10为初始设定的d道路的绿灯亮灭时间，Td20为初始设定的b道路的红灯亮灭时间，d0为初始设定的10分钟内的汽车平均辆数，d为d道路的10分钟内的汽车平均辆数。
2.根据权利要求1所述的基于车流量大数据的红绿灯装置，其特征在于：所述红绿灯终端(2)上设有测速摄像头(21)，所述测速摄像头(21)与大数据分析模块(13)耦接，用以测量车辆通过十字路口平均速度，并根据平均速度计算出一辆汽车通过路口的平均时间，输入到大数据分析模块(13)内更新大数据分析模块(13)内的汽车通过路口的平均时间，其中计算公式如下：
t＝x/v；
其中，t为通过路口的平均时间，x为路口的距离，v为测速摄像头(21)测量到的平均速度。
3.根据权利要求2所述的基于车流量大数据的红绿灯装置，其特征在于：所述红绿灯终端(2)包括支架(22)和设置在支架(22)上的显示板(23)，所述支架(22)包括主杆(221)和支杆(222)，所述测速摄像头(21)设置在支杆(222)上，所述主杆(221)的下端与地面固定连接，上端与支杆(222)的一端连接，所述支杆(222)相对于主杆(221)的另一端呈水平延伸设置在外部十字路口上方，所述显示板(23)固定在支杆(222)的侧面，所述支杆(222)靠近显示板(23)的位置上设有车辆高度测量摄像头(24)，所述主杆(221)上设有用于驱动支杆(222)在主杆(221)上上下升降的升降装置(25)，所述高度测量摄像头(24)耦接于大数据分析模块(13)，用以输入汽车高度数据到大数据分析模块(13)内，大数据分析模块(13)内具有高度最高阈值和最低阈值，当输入的汽车高度数据大于或等于最高阈值时，大数据分析模块(13)输出上升信号，当输入的汽车高度数据小于最低阈值时，大数据分析模块(13)输出下降信号，所述升降装置(25)与大数据分析模块(13)耦接，用以接收大数据分析模块(13)输出的上升信号和下降信号，进而驱动支杆(222)在主杆(221)上上下升降。
4.根据权利要求3所述的基于车流量大数据的红绿灯装置，其特征在于：所述大数据分析模块(13)内具有次数阈值，当大数据分析模块(13)所接收到的高度数据大于最高阈值的次数或是小于最低阈值的次数超过次数阈值时，大数据分析模块(13)输出上升信号或是下降信号。
5.根据权利要求4所述的基于车流量大数据的红绿灯装置，其特征在于：所述升降装置(25)包括升降块(251)、升降电机(252)以及设置在主杆(221)上沿着主杆(221)的长度方向延伸的升降滑轨(253)，所述升降块(251)可上下滑移的设置在升降滑轨(253)上，所述支杆(222)的端部固定到升降块(251)上，所述升降电机(252)设置在主杆(221)的下端的位置上，其转轴上套接有链轮(2521)，所述主杆(221)的上端可旋转的设有转向链轮(2211)，所述链轮(2521)上套有链条，该链条的一端与升降块(251)的下侧面固定连接，另一端绕过转向链轮(2211)后与升降块(251)上侧面固定连接，所述升降电机(252)与大数据分析模块(13)耦接，接收大数据分析模块(13)输出的上升信号或下降信号，以驱动升降块(251)上升或下降。
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